车辆转弯模式的制作方法
【专利说明】
【背景技术】
[0001]车辆有时允许有能力的驾驶员从两个或更多可用的模式中手动地选择驾驶模式，每个驾驶模式旨在向某种行驶条件下的驾驶员提供方便。然而，随着更独特的驾驶模式变得可用，驾驶员用户界面必然越来越复杂，并且不合需要地增加了从多个可用的驾驶模式获益所需的驾驶员交互的数量。
[0002]转向或转弯是驾驶员在许多行驶环境中经常会遇到的使用场景。然而，可能希望每当驾驶员一转弯就立即改变一些车辆系统的操作模式设置，对于所有车辆系统来说，并非是如此。遗憾的是，现有的系统不能在不同类别的转弯场景之间加以区分，并且不能允许转弯模式的适当选择。
【附图说明】
[0003]图1是用于管理车辆转弯模式的系统的框图；
[0004]图2是说明用于选择车辆转弯模式的示例性过程的流程图；
[0005]图3是显示车辆穿行道路时的弯道长度的样本数据集的曲线图；
[0006]图4是显示车辆穿行道路时的方位角变化的样本数据集的曲线图。
【具体实施方式】
[0007]引言
[0008]本文公开的是一种用于获取并使用各种数据以用于为车辆确定合适的转弯模式的系统及方法。例如，本发明公开的系统包括计算机，该计算机被编程为将道路弯道长度、道路弯道方位角变化特征以及道路弯道大小(即半径)中的一个或多个进行分类。基于前述分类的组合，以及有可能基于例如正在行驶的道路的种类、正在行驶的道路上某段距离内弯道的数量等这样的道路数据，以及有可能基于特定车辆驾驶员的相关数据，计算机进一步被编程为一个或多个车辆驾驶模式，以便例如确定用于车辆底盘和/或动力传动系统的操作特性。
[0009]系统概述
[0010]图1是用于管理车辆101转弯模式的系统100的框图。如图1所述，系统100通常在车辆101中执行，并且系统100的各种元件为车辆101中的元件或部件。
[0011]包含于系统100中用于实施各种操作——包含本文所描述的操作——的车辆101的计算机105总体包括处理器和存储器，存储器包括一种或更多种形式的计算机可读介质，并储存由处理器可执行的指令，该指令用于执行包括本文所述的各种操作。计算机105的存储器进一步总体储存通过各种通信机制接收到的远程数据，例如计算机105总体配置用于在控制器局域网(CAN)总线或诸如此类上通信，和/或配置用于使用其他有线或无线的协议，例如蓝牙(Bluetooth)等。计算机105还可以与车载诊断连接器(OBD-1I)相连。通过CAN总线、OBD-1IjP /或其他有线或无线的机制，计算机105可以向车辆中的各种装置传递信息和/或从例如控制器、执行器、传感器等各种装置接收信息，例如本文所述的控制器和传感器。虽然在图1中为了便于说明显示了一个计算机105，但是需要了解的是实际上计算机105可以包括一个或更多计算装置，并且本文所述的各种操作可以由一个或更多计算装置来实施，例如，像已知的车辆部件控制器和/或专用于系统100的计算装置。
[0012]计算机105的存储器通常储存采集到的数据110。数据110可以包括从各种装置采集到的数据。数据110可以额外包括在计算机105中由此计算出的数据。通常，采集到的数据110可以包括由采集装置采集到的和/或由这些数据计算出的任何数据。例如，如图1所述，数据110可以由一个或更多采集装置来提供，例如超声波传感器、摄像机、和/或采集像速度、横摆率、转向角等这样的动态车辆101数据的数据采集器。进一步地，前述示例并非旨在限制，其他类型的数据采集器也可以被用于向计算机105提供数据110。
[0013]例如，各种车辆中的控制器可以操作以通过CAN总线提供数据110，例如与车辆速度、加速度等相关的数据110。进一步地，传感器或诸如此类、全球定位系统(GPS)装置等，可以包含于车辆中并配置用于例如通过有线或无线的连接直接向计算机105提供数据110。进一步地，除了上面提到的传感器之外的传感器是已知的，并可以用于确定车辆101的速度、前进方向、转向角等。
[0014]计算机105的存储器进一步总体储存弯道分类数据115。分类数据115包括依据各种标准将车辆可能遇到的弯道进行分类的数据。通常，本文中关于车辆101所行驶的道路所使用的术语“弯道”意为以特定的方向偏离直线的道路路段，例如，相对于车辆向前的进程向左或向右，并且该道路路段表现出相对恒定的曲率，例如，在预期范围内的曲率，从而对于弯道长度的任何给定部分，越过弯道的车辆的方位角将以一范围内的速率改变，例如，在一个方向上或其他方向上将不偏离正或负3度、5度等。
[0015]进一步地，分类数据115可以包括一组道路弯道长度分类、道路弯道方位角变化分类、以及弯道大小分类的每一个。分类数据115还可以包括其他分类，例如弯道频率分类，即，道路上弯道的频率，例如，预定距离内弯道的数量，例如在I千米、10千米等之内。
[0016]道路弯道长度是与弯道相关的道路的长度，例如，以米为单位。图3是显示当车辆穿行道路时弯道长度的样本数据集的曲线图。可以看出，在各种时间段穿行的各种弯道环节可以从数据115来识别。也就是说，数据115可以识别车辆方位角变化了预定量的时间段，随着方位角变化，可以记录行驶的距离，从而提供在特定时间点穿行的弯道长度。相应地，车辆101穿行的弯道长度可以被分类，例如，直线(即，没有弯道)多达100米、100至200米、200至300米等。如下所述，道路上的检测到的一个或多个弯道长度可以与用于车辆101底盘和/或动力传动系统的特定的所需驾驶特征相关联。相应地，弯道长度分类数据115可以表示弯道环节的各种级别，并且可以随后与如下所述的用于确定车辆101的请求模式130的阈值相关联。
[0017]道路弯道方位角变化是与弯道相关的车辆方位角的变化。图4是显示方位角随着车辆穿行道路而变化的样本数据集的曲线图。可以看出，方位角的变化可以是零度，表示车辆101以直线行驶(即，没有弯道)。然而，随着方位角在一个横向方向上或其他相对于车辆101的方向上变化，指示出弯道。方位角变化一一类似于弯道长度一一可以与各种驾驶特征或模式相关联，例如，更急剧的方位角变化会需要更刚性的底盘、更敏感的动力传动系统等。
[0018]为当前本公开的目的，道路弯道大小总体限定为相切圆到弯道的中心点或中间点、或一些其他的选择的代表性点的半径。应当了解的是，道路弯道大小可以通过使用表示道路弯道长度以及与道路弯道长度相关的平均方位角变化的数据115来确定。
[0019]通常，用于车辆101的分类数据115可以根据经验针对车辆101的特定品牌、型号、配置、发动机类型等来确定。例如，可以使用测试跑道在各种场景下驾驶车辆，例如，在包括具有各种长度、大小、方位角变化等的弯道的路径上。分类数据115可以包括例如各种如前所述的弯道特征，其随后可以与被请求驾驶模式130相关联。
[0020]驾驶员数据120涉及车辆101的特定驾驶员。例如，可以经由例如生物识别机制等通过向由计算机105提供的界面提供输入来识别驾驶员。在任何情况下，驾驶员数据120可以包括例如进入弯道时、驾驶穿过弯道时、以及离开弯道时的驾驶员的典型行为这样的信息。进一步地，驾驶员数据120可以表征驾驶员的驾驶方式，例如，“保守的”、“稳健的” “激进的”等。进一步地，这种特征可以源自于表示驾驶员习惯的采集到的数据110，例如表示平均速度、驾驶员在低于、符合、或高于标示速度限制下驾驶的倾向、驾驶员的变换车道频率等的数据110。
[0021]道路数据125提供与车辆101可穿行的一条或多条道路相关的信息。例如，道路数据125可以与来自全球定位系统(GPS)或其他包含于车辆中的导航系统的采集到的数据110相关联。相应地，计算机105可以识别车辆101正在穿行的道路，并可以访问该道路的道路数据125。例如，道路数据125可以包括在一个或多个位置的道路坡度、道路上的一条或多条弯道的出现频率、弯道的特征(例如长度、方位角变化、大小等)。
[0022]如下进一步所述，数据110、115、120和/或125可以被用于生成